一種基于壓力敏感元件的降雨傳感器*

漆隨平，王東明，孫 佳，籍 艷，崔天剛

(山東省海洋環境監測技術重點實驗室，山東省科學院海洋儀器儀表研究所，山東青島266001)

我國地面氣象觀測規范中對降水的定義，雨量是指某一時段內的未經蒸發、滲透、流失的降水[1]，在水平面上積累的深度，降水強度是指單位時間的雨量，通過降水強度可計算得到雨量。目前廣泛應用于陸地氣象觀測站的雨量傳感器主要有翻斗式、虹吸式及其在這兩種的基礎上在結構或控制方式等方面的改進型傳感器[2－4]。隨著敏感器件及電子技術的發展，研究者開發出了超聲波式[5]、光學式[6]及其稱重式[7]等多種類型的雨量傳感器。已有雨量傳感器在強降雨、移動平臺等特殊環境下難以滿足雨量準確測量要求[8]，如翻斗式雨量計[9]測量的精度受降雨強度大小的限制，雨越大測量誤差越大;虹吸式雨量計[10]需要經常性的現場記錄測量以及更換記錄紙，這給無人監測帶來了不便，且在強降雨時虹吸過程也會產生測量誤差。超聲波雨量計則由于超聲波的環境因素影響，其測量精度較低;稱重式雨量傳感器同樣受排水等過程的影響，在強降雨時產生較大誤差[11]。2006年芬蘭Vaisala公司研發出了基于多傳感器信息融合的氣象觀測設備，能夠通過超聲測風、溫濕度傳感器及壓力傳感器，可得到雨量數據，但該設備不能單獨完成雨量的測量，且雨量測量過程易受風速、溫濕度、能見度等因素的影響。

為解決這些不足[12]，本文研制出一種基于壓力敏感元件的、可滿足強降水以及復雜環境的雨量傳感器。該傳感器采用壓電敏感器件，測量雨滴在其上的沖擊力大小和持續時間的信號，根據降水介質沖擊力強度、沖擊力持續變化過程與雨量之間的量化關系，確定出相應的模式識別模型和精確的測量數學模型。由于該方法可根據降水介質在傳感器上沖擊波形的不同，可以測得降水強度，且這種方法由于不需要對雨量進行物理收集，因此解決了雨量的溢出、堵塞和蒸發等問題。試驗結果表明該傳感器測量準確，運行可靠，可適應強降水及復雜環境。

1 傳感器硬件設計

1.1 傳感器基本原理

壓電敏感器件測量雨量的基本原理圖如圖1所示。降水介質的沖擊力在感知表面由壓電敏感器件轉換為電壓信號，輸出電壓信號的大小正比與降水介質在感知表面上的沖擊力，即ΔFt∝ΔVt(K)，因此，雨量與沖擊力大小及其持續時間成一定比例關系，如關系式(1)所示。式中ΔFt為t時刻降水介質在壓力敏感元件上產生的壓力，ΔVt(K)為在t時刻開始連續采集的壓力ΔFt及其在K時間段內變化過程轉換的電壓值，其中K=0，…，N，其大小在建模時具體確定。通過對壓力大小及其持續時間的實時監測，獲得雨量。

圖1 壓電敏感器件輸出值轉換示意圖

1.2 硬件電路設計

雨量傳感器原理框圖如圖2所示。壓力敏感器件將感應到的降水壓力轉換為電信號，信號處理器通過信號調理、A/D轉換及采集計算得到壓力值，通過模型計算中心對壓力信號進行計算，最終得到雨量值，并將數據輸出到外部設備。

圖2 降水量傳感器硬件原理框圖

1.2.1 壓力敏感器件選擇

壓力敏感器件選用濺射薄膜壓力敏感元件，其內部結構為一個惠斯登電橋，如圖3中虛框內電路所示，應變片將壓力的變化變化轉換成電阻相對變化ΔR，通過直流電橋將電阻的變化轉換成電壓的變化，測量電壓變化即可得到壓力變化。該敏感元件為等臂電橋，即PR1=PR2=PR3=PR4=R，又稱全橋差動電路，其輸出電壓為:

因此，與單臂應變電阻電橋相比，等臂電橋的電壓靈敏度提高了四倍，消除了非線性誤差，也具有溫度補償功能。同時，對于壓力敏感元件本身在溫度變化時產生的零點溫度漂移和靈敏度溫度漂移，采用差動全橋工作方式的靈敏度最高，且能實現溫度變化的自動補償。

圖3 信號處理單元原理圖

1.2.2 信號處理單元電路設計

設計放大電路如圖3 所示，電阻，R1、R2、R3、WR3組成零點調節電路，用以調節雨量為下限時輸出零值。穩壓管D1和電阻R13組成橋路電壓。選擇四運放集成電路LM324，四運放中運放U1A、U1B、U1C組成差動放大電路，選擇 R8=R9，R10=R11=R14=R15，故差動放大電路放大倍數為:

運放U1D組成線性變換電路，通過調節WR1來調整信號的滿量程，得到測量雨量上限時的滿量程電壓，其放大倍數:

1.2.3 融合計算單元硬件電路設計

融合計算單元硬件電路原理框圖如圖4所示。計算核心單元選擇AVR單片機，由于AVR單片機采用CMOS技術和RISC架構，可實現高速計算，內部集成了存儲單元及端口功能單元。AVR系列單片機中的AT90CAN128，內部集成CAN控制器，能夠方便的實現CAN總線接口，因此本設計采用AT90CAN128作為主控芯片。電壓信號送A/D轉換器進行模/數轉換。A/D轉換器采用AT90CAN128內置的10 bit ADC，參考電壓采用內部2.56 V的電壓基準。輸出采用CAN總線輸出，其接口電路由CAN控制器(AT90CAN128內置)和CAN收發器CTM1050組成。

圖4 融合計算單元硬件電路原理框圖

1.3 傳感器結構設計

為了感應降水介質，將降水介質沖擊力及持續時間轉換成雨量，需要設計降水介質沖擊力感受結構。設計的雨量傳感器結構示意圖如圖5所示。降雨在降水介質接觸面產生沖擊力，采樣周期內降水沖擊力及其持續變化過程因降水強度的不同而不同，沖擊力使得應變片產生變化，而其變化過程也導致應變片的阻值變化，通過采集應變片的阻值及其變化過程，從而可得到降水強度。

圖5 降水量傳感器結構示意圖

2 傳感器軟件研制

2.1 基于壓力敏感器件的雨量測量模型研究

雨量傳感器中壓力敏感器件輸出電壓值Xt(n)=f(ΔFt)，表示在t時刻降水介質沖擊力Ft使得壓力敏感器件輸出電壓經放大處理后為Xt(n)，由于雨量不僅與沖擊力大小有關，且跟持續時間有關，因此在t時刻以等間隔Δt時間采樣n個數，即n=1，…，K。這樣，只要沖擊力存在，即可一直持續采樣并監測電壓值，通過對電壓值建立模型，即可得到雨量。考慮到獲取的電壓數據與沖擊力大小成正比，而與雨量之間存在某些非線性影響，將雨量與電壓值歸結為非線性函數逼近問題，考慮到廣義回歸神經網絡GRNN(Generalized Regression Neural Network)具有很強的非線性映射能力和柔性網絡結構及其高度的容錯能力，且具有建模需要樣本數量少、人為確定的參數少等優點，因此，選用GRNN實現雨量定量計算，如圖6所示。

圖6 廣義回歸神經網絡結構示意圖

圖中S為輸入樣本個數，S1為第一層神經元個數，S2為第二層神經元個數，W1為第一層權值矩陣，W2為第二層權值矩陣，‖dist‖為輸入向量Xn和輸入權值矩陣的行向量之間的距離，b1、b2為閾值。

徑向基神經網絡中激活函數為:

式中，‖xp－ci‖為歐式范數，c為高斯函數中心，σ為高斯函數的方差。因此，徑向基層輸出為:

式中 n1=‖W1－X‖·*b1，其中·*表示數量乘積，通過GRNN映射，將一組電壓向量X轉換成雨量P，得到電壓值X與雨量的關系式為:

2.2 雨量測量模型訓練

根據我國海濱觀測規范，雨量以mm為單位，取一位小數。當日雨量大于10.0 mm時，測量的準確度為士4%;當日雨量小于或等于10.0 mm時，測量的準確度為0.4 mm。根據地面氣象觀測規范，雨量測量范圍為0～400 mm，分辨率為0.1 mm，當雨量大于≤5 mm時準確度為±0.1 mm，當雨量＞5 mm時，準確度為±2%。為了得到訓練數據，選擇YOUNG公司的MODEL50202雨量傳感器(為得到全量程的雨量，采用上位機計算出相對應的雨量)，在流量計量實驗室，在精密計量流量計控制下以10 mm為間隔輸出0～400 mm降水，分別記錄MODEL50202雨量傳感器Pm以及研制的雨量傳感器輸出電壓信號Vmn，以Pm為目標向量，為Vmn輸入數據對GRNN雨量模型進行訓練。其中m為對雨量量程分割數，訓練過程中取值40;n為在每一點上以時間間隔Δt采電壓值的個數，取值為50。

訓練過程中，對GRNN模型中唯一需要調整的參數分別取值為 0.1、0.3、0.5、0.7、0.9 依次進行了訓練，SPREAD值對應的訓練結果如圖7所示。

圖7 GRNN模型訓練誤差圖

3 傳感器測試及試驗

建立好傳感器測量模型后，首先在同樣的試驗裝置上獲取數據，對模型進行測試。在流量計量實驗室在精密計量流量計控制下以2.5 mm/min為等間隔的降水強度，分別記錄MODEL50202雨量傳感器Pm以及研制的雨量傳感器輸出電壓信號Vmn，用獲取的數據對GRNN雨量模型進行測試，測試結果如圖8所示。

圖8 傳感器模型測試結果

綜合建模和測試過程中SPREAD值對結果影響的分析，SPREAD=0.3時的測試和訓練效果較好，為此，選擇其值作為傳感器模型參數。將模型移植到研制的傳感器中，根據氣象要素觀測規范設計出傳感器軟件，并在試驗裝置上對研制傳感器進行降水強度比對試驗，試驗數據如表1所示。

表1 傳感器降水強度準確性比對試驗結果單位:mm/min

試驗結果表明，研制傳感器與標準傳感器具有較好的一致性，遠優于氣象要素觀測規范要求的技術指標，通過工程化研制后可以試制出滿足規范要求的傳感器。

4 結論

本文研制了基于壓力敏感器件的雨量傳感器，選擇其內部結構為一個惠斯登電橋、具有溫度補償特性的濺射薄膜壓力敏感元件，設計出弱小信號差動放大電路及基于ARM嵌入式系統的數據采集處理系統，并設計了將壓力敏感元件固定在感受降水介質表面的傳感器機械結構，建立了基于GRNN模型的雨量測量模型，通過對壓力信號的實時采集及模型計算，獲取基于壓力信號的降水強度實測結果表明該傳感器能滿足降水強度的實時監測要求，并具有更加精確、穩定、可靠的性能。由于不存在翻轉、降水介質排放等過程，因此，該傳感器可克服現有傳感器蒸發、虹吸過程影響雨量測量的不足。

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